package com.yufan.mq.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

/**
 * Java客户端访问Kafka
 * 生产者
 */
public class KafkaProducer {

    /*
      jar
      https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka-clients
      <dependency>
          <groupId>org.apache.kafka</groupId>
          <artifactId>kafka-clients</artifactId>
          <version>2.3.1</version>
      </dependency>
     */


    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        /*
          参考配置 http://kafka.apache.org/documentation/#configuration
         */
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.2.181:9092,192.168.2.182:9092,192.168.2.183:9092");



        /*
            发出消息持久化机制参数 acks， 默认 1
            （1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
            （2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一条消息。 这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader 9 又挂掉，则消息会丢失。
            （3）acks=‐1或all： 这意味着leader需要等待所有备份(min.insync.replicas配置的备份个数)都成功写入日志，这种策略会保证只要有 一个备份存活就不会丢失数据。 11 这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。
         */
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"1");

        //发送失败会重试，默认重试间隔100ms，重试能保证消息发送的可靠性，但是也可能造成消息重复发送，比如网络抖动，所以需要在接收者那 边做好消息接收的幂等性处理
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);

        //重试间隔设置 17 props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);
        props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);

        //设置发送消息的本地缓冲区，如果设置了该缓冲区，消息会先发送到本地缓冲区，可以提高消息发送性能，默认值是33554432，即32MB
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);

        //kafka本地线程会从缓冲区取数据，批量发送到broker，
        //设置批量发送消息的大小，默认值是16384，即16kb，就是说一个batch满了16kb就发送出去
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);

        //默认值是0，意思就是消息必须立即被发送，但这样会影响性能
        // 一般设置100毫秒左右，就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch，如果100毫秒内，这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去
        // 如果100毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去，不能让消息的发送延迟时间太长
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 100);

        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        Producer<String, String> producer = new org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer<>(props);

        //主题
        String topicName = "java-demo-topic";
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(topicName , 0, "key1", "123");
            //未指定发送分区，具体发送的分区计算公式：hash(key)%partitionNum
            //ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>("order‐topic" , "key1", "123");

            //等待消息发送成功的同步阻塞方法
            /*
                RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
                System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic‐" + metadata.topic() + "|partition‐" + metadata.partition() + "|offset‐" + metadata.offset());
            */

            //异步方式发送消息
            producer.send(producerRecord, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
                    if (e != null) {
                        System.err.println("发送消息失败：" + Arrays.toString(e.getStackTrace()));
                    }

                    if (metadata != null) {
                        System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic‐" + metadata.topic() + "|partition‐" + metadata.partition() + "|offset‐" + metadata.offset());
                    }
                }
            });
        }
        producer.close();

    }

}
